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Surya项目的专用布局引擎模型

这是一个专门为Surya开源项目开发的布局模型组件,用于优化Surya项目的布局架构设计。该模型提供了基础的布局功能支持,帮助开发者更好地使用Surya项目。

swapy - 将任意布局转换为可拖拽交换的JavaScript库
GithubJavaScript工具Swapy布局转换开源项目拖拽交换布局网页设计
Swapy是一个JavaScript库,可将任何现有布局转换为可拖拽交换的布局。它为开发者提供了一种简单的方法来增强用户界面的交互性,无需复杂编码即可实现元素的灵活排序。Swapy适用于各种网页应用场景,有助于快速创建动态的用户界面。
LLMBox - 全面的大型语言模型训练与评估框架
GithubLLMBox大语言模型开源项目模型评估训练管道高效推理
LLMBox是一个综合性大型语言模型(LLM)库,集成了统一的训练流程和全面的模型评估功能。该框架旨在提供LLM训练和应用的完整解决方案,其设计注重实用性,在训练和使用过程中体现出高度的灵活性和效率。LLMBox支持多样化的训练策略和数据集,提供丰富的评估方法,并具备高效的推理和量化能力,为LLM的研究和开发提供了强大支持。
internlm-xcomposer2d5-7b - 7B参数规模实现视觉语言理解和创作的开源多模态模型
GithubHuggingfaceInternLM-XComposer-2.5图像理解多模态开源项目模型网页生成长文本处理
InternLM-XComposer2.5采用7B参数规模构建,通过24K交错图文上下文训练,支持扩展至96K长文本理解。这个开源多模态模型在视频理解、多图对话、高清图像分析、网页生成和文章创作等场景中展现出强大的理解与创作能力。其优秀的长文本处理特性使其能够处理需要大量上下文的复杂任务。
free-solar-evo-v0.1 - 创新进化模型合并的客观探索
AIFree-solar-evo-v0.1GithubHuggingfaceS-SOLAR-10.7B-v1.5Sakana项目开源项目模型进化模型
free-solar-evo-v0.1项目展示了进化模型合并的潜在应用,受Sakana项目启发,建立在hwkwon/S-SOLAR-10.7B-v1.5模型之上,由Freewheelin团队开发。
llmsherpa - PDF智能解析与大语言模型应用框架
GithubLLM SherpaLayoutPDFReaderPDF解析向量搜索开源项目文档结构分析
LLM Sherpa是一个开源项目,提供LayoutPDFReader工具用于智能解析PDF文档结构,包括章节、段落和表格。该工具支持精确分块并保留上下文信息,适用于向量搜索和生成式AI应用。项目提供API接口,便于集成到各类大语言模型应用中,如问答系统和文本摘要。LLM Sherpa简化了PDF处理流程,为开发者提供了高效的大语言模型应用开发框架。
Re-Flex - 灵活可定制的React布局组件库
GithubRe-FlexReact可调整大小响应式布局组件开源项目
Re-Flex是一个基于Flex的React布局组件库,为高级Web应用提供可调整大小的布局方案。支持垂直和水平方向布局、可拖动分隔条和尺寸限制等功能。该库采用响应式设计,兼容主流浏览器,并提供丰富的API和事件处理机制,便于开发者创建复杂的自适应界面。
swift - 轻量级基础架构,专为深度学习开发者打造的训练与推理框架
GithubSWIFT在线工具多模态大模型开源项目模型培训深度学习
SWIFT平台支持超过300种大型语言模型与50多种多模态模型的训练、微调和部署。提供NEFTune、LoRA+、LLaMA-PRO等先进的训练技术及适配器库,针对各种研发和生产环境。同时,平台提供Gradio web-ui及深度学习课程助力初学者快速上手。
open-muse - 开源项目MUSE模型重现,用于高效文本到图像生成
GithubHuggingfaceMUSEVQGANopen-musetransformer开源项目
open-muse项目致力于重现Transformer MUSE模型,通过LAION-2B和COYO-700M数据集的训练,提供简单且可扩展的代码库。项目包括在Imagenet上训练类别条件模型、在CC12M上进行文本到图像实验,以及训练改进的VQGAN模型,所有结果将上传至Huggingface的openMUSE组织。支持的模型包括MaskGitTransformer和VQGAN,方便使用并可在Huggingface hub上加载和保存。
sdfstudio - 一体化神经隐式曲面重建框架
GithubNeRFNeuSNeuralangeloSDFStudionerfstudio开源项目
SDFStudio是一个为神经隐式曲面重建设计的模块化框架,基于nerfstudio项目构建。它支持UniSurf、VolSDF和NeuS三大重建方法,处理多种场景表示和采样策略,并集成单目线索和几何正则化等最新技术。其灵活架构方便在不同方法间应用新理念,例如Mono-NeuS和Geo-VolSDF。本页面提供详尽的安装指南、训练示例和结果导出方法,适用于研究者和工程师。
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